confusion_matrix()的该加些什么参数呢

`confusion_matrix()`是一个混淆矩阵函数，用于评估分类模型的性能。它需要两个参数：实际标签和预测标签。

具体地说，参数如下：

`confusion_matrix(y_true, y_pred, labels=None, sample_weight=None, normalize=None)`

- `y_true`：实际标签；
- `y_pred`：预测标签；
- `labels`：类别列表。如果未指定，则返回所有类别的混淆矩阵；
- `sample_weight`：每个样本的权重；
- `normalize`：是否对混淆矩阵进行归一化。

其中，`y_true`和`y_pred`是必选参数，其余参数都是可选的。

相关问题

confusion_matrix要加什么参数

在使用confusion_matrix函数时，需要传入两个参数：真实标签和预测标签。具体来说，函数的调用形式如下：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)

其中，y_true是真实的标签，y_pred是模型预测的标签。该函数会返回一个混淆矩阵（confusion matrix），它是一个二维数组，矩阵的行表示真实标签，列表示预测标签。矩阵中的每个元素表示对应真实标签和预测标签的样本数量。因此，混淆矩阵可以用于分析模型的分类效果，进而指导模型的优化。

plot_confusion_matrix传递参数是什么

plot_confusion_matrix函数通常用于可视化混淆矩阵，其传递的参数包括混淆矩阵、类别标签、标题、颜色映射等。具体而言，plot_confusion_matrix函数通常需要传递以下参数：

- confusion_matrix：混淆矩阵，通常是一个二维数组，其中每行代表一个真实类别，每列代表一个预测类别；
- classes：类别标签，通常是一个列表或数组，其中每个元素代表一个类别的名称；
- normalize：是否对混淆矩阵进行归一化，通常为True或False；
- title：图表的标题；
- cmap：颜色映射，通常是一个matplotlib colormap对象，用于指定不同类别的颜色。

例如，以下代码展示了如何使用plot_confusion_matrix函数绘制混淆矩阵：

from sklearn.metrics import confusion_matrix
from sklearn.utils.multiclass import unique_labels
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

def plot_confusion_matrix(y_true, y_pred, classes,
                          normalize=False,
                          title=None,
                          cmap=plt.cm.Blues):
    """
    This function prints and plots the confusion matrix.
    Normalization can be applied by setting `normalize=True`.
    """
    if not title:
        if normalize:
            title = 'Normalized confusion matrix'
        else:
            title = 'Confusion matrix, without normalization'

    # Compute confusion matrix
    cm = confusion_matrix(y_true, y_pred)
    # Only use the labels that appear in the data
    classes = classes[unique_labels(y_true, y_pred)]
    if normalize:
        cm = cm.astype('float') / cm.sum(axis=1)[:, np.newaxis]
        print("Normalized confusion matrix")
    else:
        print('Confusion matrix, without normalization')

    print(cm)

    fig, ax = plt.subplots()
    im = ax.imshow(cm, interpolation='nearest', cmap=cmap)
    ax.figure.colorbar(im, ax=ax)
    # We want to show all ticks...
    ax.set(xticks=np.arange(cm.shape[1]),
           yticks=np.arange(cm.shape[0]),
           # ... and label them with the respective list entries
           xticklabels=classes, yticklabels=classes,
           title=title,
           ylabel='True label',
           xlabel='Predicted label')

    # Rotate the tick labels and set their alignment.
    plt.setp(ax.get_xticklabels(), rotation=45, ha="right",
             rotation_mode="anchor")

    # Loop over data dimensions and create text annotations.
    fmt = '.2f' if normalize else 'd'
    thresh = cm.max() / 2.
    for i in range(cm.shape[0]):
        for j in range(cm.shape[1]):
            ax.text(j, i, format(cm[i, j], fmt),
                    ha="center", va="center",
                    color="white" if cm[i, j] > thresh else "black")
    fig.tight_layout()
    return ax

在这个例子中，plot_confusion_matrix函数需要传递的参数包括y_true和y_pred，分别代表真实标签和预测标签，以及classes参数，代表类别标签。其他参数都有默认值，可以根据需要进行修改。